AWS 将 Rust 编译器团队负责人收入麾下的新闻让开发者们再次聚焦于这门兼具安全性与高性能的编程语言。...近日，著名科学期刊 Nature 刊登了一篇文章，表明 Rust 语言也正在成为学术界最受欢迎的编程语言之一。...因此，他开始寻求一种新的编程语言。 Köster 认为，他需要的语言既要能提供 Python 的“表达能力”，也要能提供 C/C ++ 的运行效率。...GitHub 上的数据也显示，Rust 是 2019 年平台上增长第二快的语言，比去年同期增长了 235％ 。 而在学术研究界，科学家们也正在转向使用 Rust。...测试结果显示，Rust 力压 C 语言成为效率最高的编程语言。“当我们要使用多个线程编写高性能程序，同时又需要它非常快速且节省内存，那么 Rust 是理想的选择。” Li 说。
一直对技术有很强的兴趣，终于，决定要写自己的语言（m语言）。那就先从最简单的开始：解释执行器。...一套完整的语言包含的肯定不止解释执行器了，还要有编译器和IDE，也就还要有语法高亮、智能提示等，不过还没学会那些，先搞个最基本的解释执行器。...语句、while语句、系统自有函数定义、用户函数定义、函数调用） 找一款词法语法解析器工具，让字符串流变成语法书（AST） 编写解释执行器 元数据收集 变量作用域定义、查找 解释执行 先设想我们的m语言语法要怎么牛
–pl/sql编程语言 –pl/sql编程语言是对sql语言的扩展，是的sql语言具有过程化编程的特性 –pl/sql编程语言比一般的过程化编程语言，更加灵活高效 –pl/sql编程语言主要用来编写存储过程和存储函数等...commit; end loop; close c2; end; 执行前 执行后 存储过程 --存储过程 --存储过程：存储过程就是提前编译好的一段pl/sql语言
我们对5种语言的COVID-19结构域进行了研究，还进行了针对人类的术语评估。...标题：语言模型是否执行可概括的常识推理？...我们证明了我们的MI攻击对分类器模型和基于LSTM的语言模型具有较高的攻击精度。...作者：Tong Guo 备注：working in progress 链接：https://arxiv.org/abs/2106.11483 摘要：近年来，预训练语言模型的发展给自然语言处理带来了新的发展趋势...，但在自然语言处理的研究和开发中很少考虑到种族问题。
已经发布了120多个涵盖50多种语言的单语言BERT模型，以及104种语言的多语言模型。我们介绍，加BERT，爱尔兰语言的单语BERT模型。...（PrLM）对自然语言处理产生了重大影响，但用英语以外的语言训练PrLM是不切实际的，原因有二：其他语言往往缺乏足够的语料库来训练强大的PrLM，而且由于人类语言的共性，不同语言的PrLM训练在计算上比较昂贵...在语言理解和结构分析任务上的实验表明，该框架在性能和效率上都明显优于从零开始训练的语言模型。...最近的自然语言处理技术依赖于深度学习和大量预先训练的语言模型。然而，无论是大型的深层神经模型还是语言模型，都是用大量的数据来训练的，而这些数据通常都在服务器端。...特别是，我们发现在语言基础模型中添加视图估计可以提高SNARE和在机器人平台上识别语言中引用的对象的准确性。
我们遵循了系统评价和元分析（PRISMA）指南的首选报告项目，并在四个学术数据库（PubMed、ScienceDirect、计算机协会（ACM）数字图书馆）中对2010年1月至2020年12月的出版物进行了全面搜索...，以及计算语言学协会（ACL）选集。...（LMs）成为多个自然语言处理（NLP）任务的实际训练策略。...pages, accepted at ECML-PKDD 2021 链接：https://arxiv.org/abs/2107.10649 摘要：在线教育平台根据分层学习分类法（主题-章节-主题）组织学术问题...在跨语言环境中，只使用少数几种语言训练的BERT模型表现最好，紧随其后的是大量使用多种语言的BERT模型。
我们提出了一种在预先训练的语言模型表示中探测逻辑推理的语言信息的方法。我们的探测数据集涵盖了主要符号推理系统所需的语言现象列表。...我们发现（i）预先训练的语言模型确实编码了几种类型的语言信息用于推理，但也有一些类型的信息是弱编码的，（ii）语言模型可以通过微调有效地学习缺失的语言信息。...总的来说，我们的研究结果提供了语言模型及其训练前程序捕捉逻辑推理的语言信息的哪些方面的见解。此外，我们还展示了语言模型作为支持符号推理方法的语义和背景知识库的潜力。...尽管德拉维甸语包含大量的语言，但公共可用资源相对较少。此外，文本分类任务作为自然语言处理的一项基本任务，如何将其与德拉威语中的多种语言相结合，仍然是德拉威语自然语言处理的一大难点。...（CLUB）包含代表不同NLU任务的各种数据集，这些数据集能够准确评估语言模型，遵循通用语言理解评估（GLUE）示例。
最近，在大量未标记语料库上预先训练的基于变换器的语言模型（PTLMs）在许多下游自然语言处理任务中产生了最新的结果。...我们的数据集提供了24198个丰富的自然语言观测值和（1）以地图形式反映世界状态的知识图之间的映射(2） 自然语言的行为，保证会引起特定世界状态的变化。...本文研究了现代超参数优化方法（HPO）在微调预训练语言模型上的性能。首先，我们研究并报告了三种HPO算法在GLUE数据集上微调两种最新语言模型的性能。...我们用九种不同的低资源语言对一组三项任务进行了评估，结果喜忧参半，支持了这些方法的可行性，同时提出了如何使多语言模型最佳地适应低资源环境的新问题。...该数据集包含25种语言的简短语句，并由专家事实核查员对其准确性进行标记。该数据集包括一个多语言评估基准，该基准测量了多语言模型的域外泛化和Zero-Shot能力。
、资源严重不足的语言。...尽管最近的预训练语言模型（PLM）在各种下游任务中表现出色，但如果模型真正理解语言，它们应该表现出一致的行为。...在此基础上，我们设置了各种评估场景，并从不同角度对几种流行的多语言生成模型进行了深入分析。我们的基准套件将鼓励文本生成社区使用多种语言，提供更多人工注释的并行数据和更多样化的生成场景。...of Technology and Design, University of Saskatchewan, China Merchants Bank 摘要：图表的分析描述是一个激动人心的重要研究领域，在学术界和工业界都有许多应用...特别是，我们研究了在我们的小训练数据集上微调几个最先进的预训练语言模型的性能。结果表明，通过预先训练的语言模型和精心调整的超参数，我们在这项任务上已经达到或略优于最先进的系统。
模型在中国数据集上训练了一个具有56亿个参数的语言模型。...使用GPT-2模型，在英语数据集上训练了一个有64亿个参数的语言模型；BERT[3]模型在英语数据集上训练了12.4亿个参数的语言模型，特别是在单卡训练技术语言模型的基础上训练了6.88亿个参数；Transformer...模型在英语数据集上训练了一个包含56亿个参数的语言模型。...为了学习多语言视听表示，我们提出了一种级联方法，该方法利用在英语视频上训练的模型，并将其应用于其他语言的视听数据，例如日语视频。...A required collaboration for serial documentisation in the scientific editorial process 标题：学术超文本的多模态可理解性
DB-BERT将预先训练好的大型语言模型（特别是BERT模型）应用于文本分析。在初始训练阶段，它会微调模型权重，以便将自然语言提示转换为推荐设置。...在第二部分中，我们在一系列Zero-Shot语言和领域转移CLIR实验中评估了以监督方式（即，我们学习排名）对英语相关数据进行微调的多语言编码器。...我们揭示了目标语言单语检索的跨语言检索结果和（零炮）跨语言迁移结果之间的实质性经验差异，这表明基于单语数据训练的检索模型“单语过度拟合”。...Pendharkar,Kinjal Basu,Farhad Shakerin,Gopal Gupta 机构：The University of Texas at Dallas 摘要：提出了一种基于答案集编程...（ASP）的自然语言文本知识表示方法。
（NLVL）是视觉语言理解领域的一项重要任务，它不仅要求深入理解计算机视觉和自然语言方面，更重要的是深入理解两者之间的相互作用。...尽管对视频和语言任务进行了广泛而独立的研究，但目前对NLVL等视觉-语言联合任务中对抗性稳健性的理解还不太成熟。...为了解决这个问题，我们设计了一个多模式的音乐和语言预训练体系结构（MuLaP），通过一组代理任务进行优化。以嘈杂的自然语言描述的形式提供微弱的监督，传达曲目的整体音乐内容。...一个有前途的方向是使用一个整体的通用模型，作为一个“基础”，同时针对所有的模式——一个真正的视觉和语言基础模型应该擅长于视觉任务、语言任务和跨和多模态视觉和语言任务。...（VLN）任务要求agent在自然语言指令的指导下到达目标。
然后，这些增强的数据被用来微调一组语言模型，这些语言模型是在一般领域Twitter内容上预先训练过的。所提出的方法优于先前最先进的Kusuri算法，并在所选目标函数（重叠F1分数）的竞争中排名靠前。...，该系统完全不使用来自目标语言的转录训练数据，也不使用有关语言的语音知识。...我们将这种破译应用于通用电话识别器在语言外语音语料库上训练生成的电话序列，然后进行平启动半监督训练，以获得新语言的声学模型。据我们所知，这是第一个不依赖任何手工语音信息的零资源跨语言ASR的实用方法。...NLP应用取得了巨大的发展势头，主要原因是在印度、墨西哥、欧洲、美国部分地区等多语言社会的社交媒体通信中，语言混合非常普遍。...单词嵌入是当今任何NLP系统的基本构建块，CM语言的单词嵌入是一个尚未探索的领域。CM单词嵌入的主要瓶颈是语言切换的切换点。
对日语自然语言ASR任务的实验表明，本文提出的模型比传统的神经校正模型具有更好的ASR性能。...在低资源语言（如波斯语）中，用于开放域复杂问题的数据集并不多，而且语言处理工具包也不是很精确。...开发标准的WSD测试集合可以作为开发和评估感兴趣的语言中的不同WSD系统的一个重要前提。...总之，我们的数据将作为一个具有挑战性的基准，自然语言的理解和支持未来的进展，在专业事实检查。...评估在17种语言的29个树库上进行，参与者需要从原始字符串开始解析每种语言的数据。
这种方法的其他优点之一是它的可解释性和不需要语言知识。...介绍了符号和亚符号模型集成的几种方法；然而，在可以使用各种底层算法的情况下，没有库以通用方式促进此类集成的编程。我们的库旨在简化在训练和推理阶段进行集成的编程，同时将知识表示与学习算法分离。...由于德拉威语资源不足，我们的方法增加了语言模型的训练数据量。我们在新构建的数据集上微调了几个最近的预训练语言模型。我们提取预训练的语言嵌入并将其传递到递归神经网络。...在本文中，我们解释了性别和语言的复杂性，并调查了非二元性的人，以了解在英语语言技术中将性别视为二元性所带来的危害。...我们首先表明，5%到10%的训练数据足以使基于BERT的错误检测方法达到与基于非语言模型的方法在完整训练数据下所能达到的性能相当的性能；与非语言模型方法相比，基于BERT的方法在训练数据大小方面的召回率提高得更快
，但基于翻译的跨语言迁移往往被忽视，取而代之的是大量的多语言预训练编码器。...我们在一系列多语种自然语言学习任务（包括常识推理、释义识别和自然语言推理）的基础上评估了我们新的基于潜在翻译的模型。...（OLR）2021挑战赛，旨在提高语言识别系统和语音识别系统在多语言场景下的性能。...除了语言识别（LID）任务外，多语言自动语音识别（ASR）任务首次被引入olr2021挑战。...今年的挑战集中在更实际和更具挑战性的问题上，有四项任务：（1）受限LID，（2）无约束LID，（3）受限多语言ASR，（4）无约束多语言ASR。分别提供了LID任务和多语言ASR任务的基线。
最近，许多预先训练的语言模型在许多阿拉伯语NLP问题中提供了高性能。...Liu,Fei Cheng,Sadao Kurohashi 机构：Graduate School of Informatics, Kyoto University 备注：11 pages 摘要：使用辅助语言的元学习在跨语言自然语言处理方面有很大的改进...然而，以往的研究从同一种语言中抽取元训练和元测试数据，这限制了该模型的跨语言迁移能力。在本文中，我们提出了XLA-MAML，它在元学习阶段执行直接的跨语言适应。...我们对自然语言推理和问答进行了零拍和少拍实验。实验结果证明了我们的方法在不同语言、任务和预训练模型中的有效性。我们还分析了元学习的各种跨语言特定设置，包括抽样策略和并行性。...（NLP）的发展正以实际应用和学术兴趣的形式在各个领域传播。
虽然被认为是机器翻译中应用最广泛的解决方案，但由于大型并行语料库的不可用，它在低资源语言对上的性能仍然低于高资源语言对上的性能。...链接：https://arxiv.org/abs/2106.15105 摘要：文本文档中的语言识别是根据文档内容自动检测文档中所包含语言的过程。...现有的语言识别技术假定一个文档包含一组固定语言中的文本，然而，当处理包含一种以上可能语言的内容的多语言文档时，这种假定是不正确的。...由于印地语-英语混合语言处理任务缺乏大型标准语料库，本文提出了一种支持多种语言处理任务的新型词汇库语言词典。这些词汇是通过学习拼音印地语和英语词汇的量词而建立起来的。...这项调查可以服务于学术研究人员和行业从业人员的TTS工作。
不幸的是，2000多种非洲语言中的大多数资源不足。共同体最近使用机器翻译来恢复和加强几种非洲语言。...此外，双语模式没有利用某些语言之间的相似性。因此，多语言神经机器翻译（NMT）正在获得相当大的兴趣，特别是对于低资源的语言。然而，社会对它的采用仍然有限。...社交媒体中使用的语言通常是英语和本地语言的结合。在印度，印地语主要使用，并且经常与英语进行代码转换，从而产生了Hinglish（印地语+英语）语言。...我们讨论的不仅是厌恶女性的语言，还有仁慈的性别歧视，其表现形式似乎是积极的态度，审视女性政治家的情绪和支配地位。最后，我们对政治家的性别偏见进行了多方面的研究，调查语言和语言外线索。...鉴于这一观察结果，显式交互在人工语言建模中几乎不起作用是值得注意的。人工语言建模也以人工模型获取人类语言为目标。此外，语言建模的交互式方法有可能使语言模型更加通用，并对下游应用程序产生重大影响。
语言建模和无监督句法分析的实验结果表明了该方法的有效性。...最近，BERT等模型表明，使用大量的未标记数据，预训练语言模型对学习公共语言表示更为有利。利用迁移学习和微调BERT模型识别Twitter上的语言进行了大量实验。...这项工作利用印地语-英语-乌尔都语代码混合文本的数据收集进行语言预训练，并使用印地语-英语代码混合进行后续的单词级语言分类。...在深度强化学习（DRL）领域，这一目标激发了许多关于具体语言使用的研究。然而，目前的研究侧重于语言作为一种交际工具在非常简单和非多样化的社会环境中：语言的“自然性”被简化为词汇量大和变异性大的概念。...，Zero-Shot跨语言和双语任务（iv）理解MLLMs学习的通用语言模式（如果有的话）和（v）增强MLLMs（通常）有限的能力，以提高其在可见或甚至不可见语言上的表现。
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